milvus create index hangs问题

最新推荐文章于 2024-12-19 00:25:46 发布
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文章标签： milvus
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ygd11/article/details/130488895
版权
在使用Milvus2.1.4版本时，执行collection.create_index操作遇到卡住的问题，这可能与版本的已知问题有关。根据网上链接的建议，问题可能出在版本兼容性上。为了解决这个问题，选择了更新到Milvus2.2.8的dockerimage，成功解决了执行索引创建时的停滞问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在milvus中执行collection.create_index后卡住，无法继续执行，搜索到网上的链接，又是版本匹配问题，milvus 2.1.4版本有问题，建议更新到2.2以后版本：
https://github.com/milvus-io/milvus/issues/15705
于是重新安装milvus 2.2.8版本的docker image，解决问题。

ygd11
关注
【异常】Milvus数据库提示CreateIndex failed: creating multiple indexes on same field is not supported
本本本添哥
02-05 112
在你的代码中，你只尝试创建了一次索引，所以这个问题可能是由于之前的索引没有正确删除或集合已经存在并包含了一个索引。：确保你提供的索引参数是正确的，并且适合你的应用场景。有时，特定的索引类型和参数组合可能不适用于你的数据集。：在尝试创建新的集合之前，先检查该集合是否已经存在。：如果你是在开发阶段，可以在脚本开始部分加入逻辑来删除已存在的集合，以避免重复索引的问题。请记得适当地管理你的集合和索引，特别是在开发和测试过程中。你遇到的错误信息指出，在同一个字段上创建多个索引是不被支持的。
Milvus 核心设计（5）--- scalar index&work mechanism
talentyiyy的专栏
07-15 997
向量相似性搜索过程中，Milvus 使用了属性过滤条件（expr）来扫描每个数据段（segment），并将过滤结果（bitset，一种位集合，用于高效表示哪些元素满足条件）与查询向量（data）一起应用于相似性搜索中。这种方式可以极大地提高搜索效率，因为它允许Milvus在执行耗时的相似性计算之前，先通过简单的属性过滤快速排除掉大量不满足条件的数据点。
milvus，gpu服务器，k8s集群服务起不来，
qq_15821487的博客
08-08 425
milvus复位了，gpu资源也不够，需要一个一个服务的起来，灵活调整暂停资源，防止瞬间资源不够。
Milvus使用FLAT索引
qq_51241339的博客
08-07 888
使用Milvus的FLAT索引报错，显示FLAT索引不存在
【Milvus】使用Milvus向量库过程中遇到的问题——代码无法对标量构建索引
qq_41173370的博客
09-20 632
在使用Milvus向量库时，创建collection后，希望通过对字段创建索引，以缩减相似度检索时所用时间，但标量无法创建索引，按照attu界面显示的索引类型要求（varchar类型采用索引类型Tried，数值类型采用索引类型sort），于创建中创建，依然报错，显示不可创建。
milvus数据库索引管理
qq_43814415的博客
11-17 1154
要删除多个索引，您可以多次调用 drop_index 方法，每次传递要删除的索引名称或索引类型。默认情况下，Milvus不会对小于1,024行的段进行索引。在建立完成后，就可以在搜索时使用。便于混合搜索时进行前置过滤。通过指定索引的向量字段名和索引参数。不需要复杂的参数，直接建立即可。1.删除一个集合的唯一索引。
milvus采坑一：启动服务就会挂掉
mantoureganmian的专栏
11-20 1314
硬盘满了，Eric数据文件存储在硬盘上，当硬盘不足，它就会启动后就挂掉。此时pymilvus连接一直是timeout。
云原生向量数据库Milvus（二）-数据与索引的处理流程、索引类型及Schema
吃果冻不吐果冻皮
03-07 2725
本文将介绍 Milvus 系统中数据写入、索引构建、数据查询的具体处理流程，同时，还会介绍Milvus支持的索引类型；另外，还将讲述如何定义字段和集合Schema。 数据与索引的处理流程 数据写入 用户可以为每个 collection 指定 shard 数量，每个 shard 对应一个虚拟通道 （vchannel）。如下图所示，在日志代理（ log broker）内，每个 vchannel 被分配了一个对应的物理通道（pchannel）。Proxy 基于主键哈希决定输入的增删请求进入哪个 shard。 由于
milvus create_index
最新发布
12-28
from milvus import Milvus, IndexType, MetricType client = Milvus() collection_name = "example_collection" vector_dim = 64 metric_type = MetricType.L2 # 构造索引参数 index_param = { 'nlist': ...
Milvus 核心设计 （3） ---- metric及index原理详解与示例(1)
talentyiyy的专栏
07-12 1715
作为向量数据库的重要核心概念，引入与适用场景匹配的相似度，在search 或 query 时至关重要。在前面讲述 Chroma 的相似度计算时，已经说清楚了 Cosine，IP, l2 三种相似度计算的不用及适用场景。Milvus 在相似度的匹配中，也包含了这些核心概念，但应该说 Milvus 在这方面考虑得更加充分一些， 下面看下Milvus 在这方面的使用。
Milvus安装工具包
06-12
Milvus安装工具包
大规模底库搜索特征比对库Milvus（三），使用注意报错
m0_37192554的博客
01-21 4932
milvus客户端超参数设置文档 1、docker 容器启动时 需要 --shm-size=“64g” dorcker 启动会默认 设置/dev/shm的大小,默认值是64M，非常小，容器内运行程序，例如提取特征，会memory问题报错，或者 pytorch 提取特征 num_works 报错 可以用 free -g 查看电脑多少 g , 可以用， docker run -it --name milvus_gpu_0.10.1 --gpus all \ --shm-size="64g" \ -p 195
解决milvus向量库创建并且补充入向量数据后无法索引的问题
wyh258258的博客
07-04 1216
索引名称我们根据规范填入“index_”加上你要创建索引的字段名，因为我是使用灵积的1536维进行的向量化，所以索引类型我这里选择的是IVF_FLAT，度量类型则是选择COSINE，nlist则是维度的选择。当完成创建索引后我们会发现，刚刚建立的索引并未进行加载，而没有加载的索引时无法使用的，所以我们还需要一个加载索引的方法，在刚刚封装的方法中加入如下代码。选择完成配置后点击左下角查看代码，则可以弹出创建该索引的完整代码，我们放入自己封装的方法中即可。在其他方法（如建库后）中调用时传入表名与字段名即可！
milvus向量数据库参数说明
u011649691的博客
03-04 3675
在 Milvus 中，索引（Index）是一种用于加速搜索操作的数据结构。当你在一个集合中插入向量数据后，Milvus 允许你为这些数据创建索引，以提高搜索效率和准确性。索引的作用主要体现在以下几个方面：1、加速搜索索引可以显著加快搜索速度。没有索引的情况下，搜索操作可能需要遍历集合中的所有向量，这在大数据集上是非常低效的。通过使用合适的索引，Milvus 可以快速缩小搜索范围并找到最相似的向量。2、提高搜索准确性某些索引类型支持参数调整，可以在搜索速度和准确性之间做出权衡。
pymilvus.exceptions.MilvusException: ＜MilvusException: (code=65535, message=cannot parse expression:
qq_47060526的博客
12-19 2520
collection_properties (Optional[dict[str, any]]): The collection properties. Defaults to None. If set, will override collection existing properties. 集合属性。collection_description (str): The description of the collection. Defaults to “”.集合的描述。默认为“Session”。
一篇文章带你学会向量数据库Milvus
qkh1234567的博客
08-13 6513
如果我们要使用自定义索引，请在index_type参数中指定特定索引类型。index_params = client.create_index_params() # 准备一个 IndexParams 对象​field_name="scalar_2", # 标量字段名称index_type="INVERTED", # 明确索引类型index_name="inverted_index" # 索引的名称​collection_name="demo_v4", # 将索引添加到集合中INVERTED。
Milvus 使用过程中的常见问题集锦
沛哥儿的专栏
05-19 2351
Milvus具体的问题和解决方法可能因环境、配置和数据集的不同而有所差异。如果遇到问题，建议查阅Milvus的官方文档或社区论坛以获取更详细的帮助。
pymilvus search的一个坑
weixin_40467931的博客
11-05 155
print('模糊匹配') relation_search_res = milvus_client.search( collection_name=collection_name, data=[emb(wenti)], limit=top_k, output_fields=['jingque_txt'] )[0] print('模糊搜索的结果',relation_search_res) 这种代码...
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